Data-ontleding vir die kwantitatiewe komponent

Data-ontleding verwys na die verwerking en ontleding van data wat tydens die navorsing ingesamel is (Ary et al., 2010). Die kwantitatiewe data wat deur middel van die SGL-instrument van Cheng et al. (2010) ingesamel is, is deur die Statistiese Konsultasiedienste van die Noordwes-Universiteit verwerk. Die sagteware wat gebruik is, was IBM SPSS v24.

Die data wat verkry is deur die twee aanwendings van Cheng et al. (2010) se SGL-instrument, is gebruik om die geldigheid en betroubaarheid van die resultate te bepaal. Om te verseker dat die metings wat met behulp van Cheng et al. (2010) se skaal vir selfgerigte leer vir hierdie studie verkry is, geldig en betroubaar is, is Cronbach se alfa-waardes vir die items in die instrument bepaal.

Beskrywende statistiek is toegepas op die numeriese resultate van die voortoets en die na-toets vir beide die eksperimentele en die kontrolegroepe. Met die gebruik van beskrywende statistiek is veralgemenings beperk tot die spesifieke groepe individue wat waargeneem is (Best & Kahn, 2006). Beskrywende statistiek maak geen gevolgtrekkings of voorspellings nie, maar het ten doel om op ’n verskeidenheid maniere te rapporteer wat die data aandui (Best & Kahn, 2006). Die doel van beskrywende statistiek is ook om die numeriese data op te som. Die beskrywende statistiek in hierdie studie beskryf die verspreiding van die data deur van die rekenkundige gemiddeld en die standaardafwyking gebruik te maak. Alhoewel die mediaan bereken is, word dit nie in hierdie tesis gebruik nie. Die verspreiding van die data word deur die standaardafwyking aangedui (Cohen et al., 2007). Die gemiddeld dui die sentrale geneigdheid van die data aan (Cohen et al., 2007). Die data wat deur middel van beskrywende statistiek verkry is, is opgesom en gevolgtrekkings is daaruit gemaak.

In hierdie studie is beskrywende statistiek gebruik om die response van beide die eksperimentele groepe en die kontrolegroepe te vergelyk wat betref hulle reaksie op die vier domeine in die SGL- instrument (sien tabel 4.9). Die response van leerders op elk van die vier domeine is bepaal om variansie in die leerders se response met betrekking tot die vier domeine te bepaal. Die variansie dui aan of die gemiddelde waardes wat die eksperimentele groepe behaal het en wat die kontrolegroepe behaal het, verskil, en tot watter mate dit verskil (Creswell, 2014). Die onafhanklike t-toets is gebruik om die verskille tussen die eksperimentele groepe en die kontrolegroepe te bereken (Creswell, 2014).

Wanneer deelnemers in georganiseerde eenhede wat natuurlik voorkom, gegroepeer is, is hulle response geneig om aan mekaar verwant te wees, omdat dit vanuit dieselfde georganiseerde

eenheid verkry is (McCoach, 2010). In die onderwys kan hierdie groepe verwys na die klasse waarin leerders gegroepeer is, die skool waarin leerders is en die distrik waarin die skool geleë is (Raudenbush, 2004). In hierdie studie is skole in dieselfde skooldistrik gebruik; die groepering was dus op die verskillende skole waarin die leerders was, gefokus. Die response van leerders in verskillende skole kon dus verwant wees.

Hiërargiese liniêre modellering (HLM) as statistiese tegniek, word gebruik om variansie in die uitkomsveranderlikes (afhanklike veranderlikes) te analiseer wanneer die voorspellings- veranderlikes (onafhanklike veranderlikes) op verskillende hiërargiese vlakke is (Woltman, Feldstein, MacKay & Rocchi, 2012). Die verhouding tussen hiërargiese groepe word dan bepaal en sodoende is dit maklik om die variansie tussen veranderlikes op verskillende hiërargiese vlakke in ag te neem (Woltman et al., 2012). In hierdie studie is die verskille tussen groepe se voor- en natoetse van selfgerigte leer bepaal deur middel van HLM’e waarin afhanklikheid van leerders in dieselfde groep in ag geneem is. Statisties betekenisvolle verskille is op die 5% peil van betekenis getoets deur p-waardes van HLM (Woltman et al, 2012).

Die p-waardes dui statistiese beduidendheid aan (Creswell, 2014). Die praktiese beduidendheid van die verskille tussen siening van die eksperimentele groepe en die kontrolegroepe van hulle vermoë tot selfgerigte leer is deur middel van die berekening van effekgroottes bepaal. (Ellis & Steyn, 2006) Effekgroottes is ’n manier om die verskille tussen groepe te kwantifiseer (Ellis & Steyn, 2006) Effekgroottes dui die praktiese beduidendheid van verskille tussen groepe aan en kan so die effektiwiteit van ’n intervensie aantoon (Creswell, 2008). Cohen se d-toets is een van die algemeenste maniere om effekgrootte te bepaal (Ellis & Steyn, 2006). Cohen se d-toets is in hierdie navorsing gebruik om effekgroottes te bepaal en so verskille tussen die eksperimentele groepe en kontrolegroepe uit te wys (Ellis & Steyn, 2006). Die gebruik van Cohen se d-toets was ook nodig omdat die groepe klein was en ewekansige toedeling van die groepe nie moontlik was nie. Om hierdie redes is daar ook meer klem op praktiese beduidendheid gelê. Cohen se d- waardes word volgens die onderstaande riglyne geïnterpreteer (Maree & Pietersen, 2012):

d Betekenis

≈|0.2| Klein effek

≈|0.5| Medium effek

≈|0.8| Groot effek

Die ideaal is dat die d-waarde ’n groot effek toon. Die groot effek dui dan daarop dat daar groot verskille tussen groepe is (Ellis & Steyn, 2003). In hierdie studie het dit die verskille tussen

leerders in die eksperimentele skole en leerders in die kontroleskole met betrekking tot hulle siening van hulle vermoë tot selfgerigte leer aangedui.

Om vas te stel of die SGL-instrument van Cheng et al. (2010) ’n geskikte instrument is om leerders se selfgerigte vermoëns te meet en om die verskille in die sienings van leerders in die eksperimentele groep en die kontrolegroep van hulle vermoë tot selfgerigte leer voor en ná die gevallestudie-intervensie te bepaal, is die onderstaande statistiese berekeninge gemaak: 1. Om te bepaal of die SGL-instrument van Cheng et al. (2010) ’n geskikte instrument was om

leerders se selfgerigte vermoëns te meet, is Cronbach se alfa-waardes vir die vier domeine in die SGL-instrument bepaal.

2. Om vas te stel of daar voor die gevallestudie-intervensie prakties beduidende verskille tussen die eksperimentele groepe (al drie skole saam) en die kontrolegroepe (al twee skole saam) was met betrekking tot hulle siening van hulle vermoëns tot selfgerigte leer, is hiërargiese liniêre modellering gebruik en is Cohen se d-waarde bereken.

3. Om vas te stel of daar ná die gevallestudie-intervensie prakties beduidende verskille tussen die eksperimentele groepe (al drie skole saam) en die kontrolegroepe (al twee skole saam) was met betrekking tot hulle siening van hulle vermoëns tot selfgerigte leer, is hiërargiese liniêre modellering gebruik en is Cohen se d-waarde bereken.

4. Om vas te stel hoe die leerders se sienings in die eksperimentele skole en die kontroleskole in elke skool afsonderlik, in totaal en ten opsigte van die verskillende domeine verander het, is gemiddeldes en effekgroottes (Cohen se d) bereken.